梯度直方图第18页

一文讲透Python数据分析可视化之直方图（柱状图）

直方图（Histogram）又称柱状图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

数据科学作家·2024-01-07 22:34

大学物理实验重点——导热系数

导热热流密度（单位时间通过单位面积的热量）和温度梯度成正比关系。导热系数在数值上等于每单位长度温度降低1个单位时，单位时间内通过单位面积的热量。

Sanchez·J·2024-01-07 21:14

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。

撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】无约束优化问题（函数梯度、下降方向、最优性）

文章目录下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件我们把一元方程推广到nnn维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题

撕得失败的标签·2024-01-07 20:28

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

DrGraph原理示教 - OpenCV 4 功能 - 直方图

OpenCV直方图是一种可以对整幅图的灰度分布进行整体了解的图示。它是带有像素值（从0到255，不总是）的图在X轴上，在y轴上的图像对应的像素个数。

DrGraph·2024-01-07 15:15

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.算法GBDT(GradientBoostingDecisionTree)，梯度提升树，是属于集成算法中boosting类的一种算法。这个算法是现有机器学习算法中相对较实用的算法。

Kiroro·2024-01-07 13:50

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

使用Python通过四元数傅里叶变换实现图像增强

图像增强：在频域中应用图像增强算法，如频域滤波器，频域直方图均衡化等。傅里叶反变换：对增强后的图像进行傅里叶反变换，将图像从频域变换回时域。保存图像：将增强后的图像保存到磁盘上。

DarthP·2024-01-07 07:31

深度学习中的反向传播数学计算过程

反向传播的数学计算过程1计算关于X关于的雅可比矩阵2计算各分量的偏导和**/**v投影各方向上的累加和3确定最终分量的梯度计算表达式4y.backward(v)根据函数中有无参数v进行计算=======

大小猫吃猫饼干·2024-01-07 07:25

梯度消失与梯度爆炸的问题小结

本文参考李沐老师动手深度学习,上篇激活函数有遇到这个问题我们来深入探讨一下文章目录前言一、梯度爆炸二、梯度爆炸的问题三、梯度消失四.梯度消失的问题总结前言到目前为止，我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数

笔写落去·2024-01-07 07:55

梯度下降法原理小结

提示:本篇文章是参考刘建平老师的博客,该文章只是作为个人学习的笔记.文章目录前言一、梯度是什么？

笔写落去·2024-01-07 07:25

【算法编程心得记录】

三、计算层主要指具体的计算实现，该层既有基础的加减乘除，也有标准计算，如直方图。此处和原理层偶尔会存在交叉的情况，这时候

沉木渡香·2024-01-07 03:17

Opencv(C++)学习之cv::calcHist 任意bin数量进行直方图计算

**背景：**当前网上常见的直方图使用方法都是默认使用256的范围，而对于使用特定范围的直方图方法讲的不够清楚。仔细研究后总结如下：1、常见使用方法，直接对灰度图按256个Bin进行计算。

沉木渡香·2024-01-07 03:17

pytorch中一些有关tensor的操作

既然是深度学习的工具，tensor还具有自动求梯度和GPU计算等强大功能。

Michael_Flemming·2024-01-07 02:34

卷积神经网络|完整代码实现

通常，训练一个神经网络需要这些步骤：定义一个神经网络准备一个可迭代的数据集将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数好吧，明白大致步骤之后，就可以简单实现一个神经网络，并训练这个神经网络

霜溪·2024-01-07 02:31

如何利用MiniTab的命令行来提高数据建模效率

显示出上述的区域后，如果对命令行的指令很熟悉，可以直接输入相关的指令，例如，需要查看数据的正态性分布和直方图，则输入如下指令：#正态概

红狐格格·2024-01-07 01:48

李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识

一、线性代数知识1.矩阵计算a.矩阵求导当y和x分别为标量和向量时候，进行求导得到的矩阵形状，矩阵求导就是矩阵A中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局：b

叮咚Zz·2024-01-07 00:17

Pytorch tutorial pytorch 入门

tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html这篇tutorial主要分为四个部分：1、什么是Tensor，和Tensorflow介绍差不多2、自动求梯度

Track48·2024-01-06 22:40

数字图像处理（图像灰度变换、图像直方图及均衡、图像中值滤波、图像空域锐化增强、图像频域滤波）

数字图像处理（图像灰度变换、图像直方图及均衡、图像中值滤波、图像空域锐化增强、图像频域滤波）目录1图像灰度变换1.1灰度线性变换1.2图像二值化1.3负象变换1.4灰度非线性变换1.5程序设计流程图2图像直方图及均衡

迎风打盹儿·2024-01-06 19:11

《数字图像处理》第三章灰度变换和空间滤波学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

灰度变换和空间滤波前言1.变换和滤波基础2.一些基本的灰度变换函数2.1图像反转:2.2对数变换:2.3幂律变换:2.4分段线性变换函数:3.直方图处理3.1直方图均衡化3.2直方图匹配4.空间滤波基础

:铭碑于心、·2024-01-06 18:53

Python条形图热图直方图可视化精神健康状态(医学数据集)

目标是比开源精神疾病提供的基本报告更深入地挖掘，并了解更多属性之间的相互作用，这可以为所描述的决策者提供信息。考虑的问题点：不同性别属性的员工心理健康是否存在显着差异？不同年龄属性的员工心理健康是否存在显着差异？提供更多支持的公司是否会让员工心理更健康？个人对心理健康的态度是否会影响他们的心理健康和寻求治疗？数据可视化工具条形图条形图或条形图是用矩形条表示数据类别的图形，矩形条的长度和高度与其所表

亚图跨际·2024-01-06 17:50

python统计分析——直方图（sns.histplot）

使用seanborn.histplot()函数绘制直方图frommatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdata_set=np.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6

maizeman126·2024-01-06 17:11

python统计分析——直方图（df.hist）

使用dataframe.hist()或series.hist()函数绘制直方图importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotasplt.df

maizeman126·2024-01-06 17:40

python统计分析——直方图（plt.hist）

使用matplotlib.pyplot.hist()函数绘制直方图frommatplotlib.pyplotaspltdata_set=np.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6])plt.hist

maizeman126·2024-01-06 17:40

【数字图像处理技术与应用】2023-2024上图像处理期中-云南农业大学

在用计算机对数字图像处理中，常用一个二维数组来存放图像数据，其大小与数字图像的大小一致(相同)；3、数字图像按存储格式可分为点位图和矢量(矢量图)；4、对于图像f(x,y)=xy2+3x，它在点(x,y)处的梯度为

明金同学·2024-01-06 14:16

深度学习之矩阵形式的链式法则推导

深度学习之矩阵形式的链式法则推导对于深度学习的基础“梯度下降”和“自动微分”的数学原理网上讲解的博客有很多了，但是目前没看到有讲关于矩阵形式的链式法则的内容，所以写了这篇笔记，供自己学习和复习。

月见团子tsukimi·2024-01-06 12:09

深度学习：鞍点以及如何跳出鞍点

最近阅读了有关鞍点得到文章，做了一下总结：鞍点的定义：鞍点（saddlepoint）的数学含义是：目标函数在此点上的梯度（一阶导数）值为0，但从该点出发的一个方向是函数的极大值点，而在另一个方向是函数的极小值点

Way_X·2024-01-06 12:03

pytorch07：损失函数与优化器

2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现2.3nn.BCELoss2.3.1代码实现2.4nn.BCEWithLogitsLoss2.4.1代码实现三、优化器Optimizer3.1什么是优化器3.1.1梯度的概念

慕溪同学·2024-01-06 09:04

学习：StatQuest-直方图

前言：直方图最大的左右是表述区间范围内测量值的多少image.png像这样的数据，排列在一条直线上，有很多重叠不好看，如果按区间划分：image.png这样就更直观，越高说明测量值个数越多image.png

小潤澤·2024-01-06 07:13

安卓拍照扫描APP解决方案——基于深度学习的文本方向检测与校正

在传统数字图像处理中常用投影分析、Hough变换、方向梯度直方图（HOG

知来者逆·2024-01-06 07:18

DNN网络结构（一）

内容包括:ResNetResNet变种ResNet[1]ResNet提出的残差结构，最大的好处是可以学习恒等映射，并且保证了梯度的传播，避免了深层网络训练时的梯度消失问题，使得训练超深网络成为可能，实验中

点击此处打开新世界·2024-01-06 07:11

Python图像处理【16】OpenCV直方图均衡化

OpenCV直方图均衡化0.前言1.直方图均衡化算法2.全局直方图均衡化2.1使用最小-最大归一化缩放CDF2.2将输入RGB图像转换为LAB空间3.自适应直方图均衡化3.1算法原理3.2使用OpenCV

AI technophile·2024-01-06 07:17

R语言频率分布直方图绘制教程

本篇笔记分享R语言绘制直方图的方法，通过多种展示风格对数据进行可视化，主要用到ggplot、ggpubr等包。什么是直方图？

生信分析笔记·2024-01-06 06:17

PyTorch|transforms.Normalize

在训练时对图片数据进行归一化可以在梯度下降算法中更好的寻优，这是普遍认为的。那么PyTorch中的transforms.Normalize，究竟做了什么，这是应该知道的。

霜溪·2024-01-06 06:42

Arxiv网络科学论文摘要14篇(2020-09-28)

ComplexLY·2024-01-06 06:56

Transformer模型中前置Norm与后置Norm的区别

归一化层主要用于调整输入数据的尺度，以减少梯度消失或梯度爆炸的问题，从而提高模型的稳定性

JOYCE_Leo16·2024-01-06 04:23

Grapher 18，2D.3D绘图工具

功能齐全强大，不仅提供着海量高质量的绘图工具、以及高达80多种不同的2D和3D绘图选项可你自由选择使用，从而一键在线快速生成3D和3D分析图形等，同时用户也可以通过对项目分析、实验分析、工程统计等有用的直方图

心有阳光无限·2024-01-06 01:37

如何让CHAT使用python绘制概率密度图像？

pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#随机生成1000个正态分布的数data=np.random.randn(1000)#生成包含这1000个数的直方图

慕斯女神·2024-01-05 19:51

【激活函数】深度学习中你必须了解的几种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU 和 ELU 激活函数（2024最新整理）

其缺点是当输入值较大和较小时，梯度会接近于0从而导致梯度消失问题，函数的输出也不是以0为中

daphne odera�·2024-01-05 15:55

AE （4）_ 直方图调整的理论

#灵感#在短暂的高通平台调试中，很看重直方图调整的理解。后来其它平台，不怎么调整这个了。但还是记录一下。我个人还是倾向招式简单，但应用到极致。

search7·2024-01-05 12:03

基于transformers，用GPU训练的显存优化方法

这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下2.设置gradient_checkpo

鱼鱼9901·2024-01-05 12:16

大语言模型占显存的计算和优化

batchsize，越小显存占的越小）gradient_accumulation_steps（per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数

鱼鱼9901·2024-01-05 12:39

自然语言处理

RNN为什么会梯度消失？RNN为什么会梯度爆炸？RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

图像处理基础：图像膨胀、腐蚀、开闭运算及梯度运算的Python实现

基本概念1.2、膨胀函数代码展示2、图像腐蚀2.1、基本概念2.2、腐蚀函数代码展示3、图像开运算3.1、基本概念3.2、开运算函数代码展示4、图像闭运算4.1、基本概念4.2、闭运算函数代码展示5、图像梯度运算

AI_dataloads·2024-01-05 10:04

Python 数据分析 Matplotlib 绘图库详解

目录一、Matplotlib简介二、常用图表的绘制2.1绘制折线图2.2绘制柱形图2.2.1基本柱形图2.2.2多柱形图2.3绘制直方图2.4绘制饼形图三、总结一、Matplotlib简介Matplotlib

关颜焕·2024-01-05 09:30

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意

丘小羽·2024-01-05 07:06

Pycharm工具下的数据可视化（图形绘制）

文章目录散点图绘图外观调整折线图绘图外观调整条形图绘图外观调整两个柱状图的绘制直方图绘图外观调整双变量直方图饼图绘图突出显示箱型图绘图外观调整同时绘制多组数据样式字符串python在不同的工具下的数据可视化

一个小白的日常·2024-01-05 04:30

神经网络中的梯度爆炸

梯度爆炸是深度学习中的一种常见问题，指的是在反向传播过程中，某些梯度的值变得非常大，导致数值溢出或趋近于无穷大。梯度爆炸通常会导致训练不稳定，模型无法收敛，或者产生不可靠的结果。

Recursions·2024-01-05 03:15

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